Analyste de données : Certificat professionnel en analyse de données

Aperçu

Prise de décision basée sur les données, analyse des données, collecte de données, nettoyage, analyse statistique, visualisation, confidentialité. Ce que vous apprendrez :

Analyse commerciale, Analyse de données, Microsoft Excel, Science des données, Collecte et acquisition de données, Nettoyage et préparation de données, Analyse statistique, Interprétation et reporting des données, Visualisation de données, Confidentialité des données et éthique, Outils et logiciels pour l'analyse de données, Développement de carrière et tendances du marché de l'emploi, Analyse de données (Compétences fondamentales de base), Introduction à l'analyse commerciale et de données (Module complémentaire), Expérience pratique (Application pratique), Prise de décision basée sur les données (Application stratégique), Usage avancé de Microsoft Excel (Compétence spécialisée), SQL et SQL pour l'analyse de données (Compétences en bases de données), Spécialisation :

Analyse de données en marketing (Module complémentaire), Spécialisation :

Analyse et analytique des données ventes et services (Module complémentaire), Spécialisation :

Qualité, gestion et gouvernance des données (Module complémentaire), Prise de décision basée sur les données et analyse coût-bénéfice (Module complémentaire).

Bienvenue au programme :

Analyste de données :

Certificat professionnel en analyse de données par l'Institut MTF. Cours proposé par l'Institut de Management, Technologie et Finance MTF, institut global d'éducation et de recherche avec siège à Lisbonne, Portugal, axé sur l'éducation hybride (sur campus et en ligne) dans des domaines :

Affaires & Administration, Science & Technologie, Banque & Finance.

Le centre de R&D MTF se concentre sur les activités de recherche dans les domaines :

Intelligence Artificielle, Apprentissage Automatique, Science des Données, Big Data, WEB3, Blockchain, Crypto-monnaies & Actifs Numériques, Métavers, Transformation Digitale, Fintech, Commerce Électronique, Internet des Objets. MTF est le partenaire officiel de :

IBM, Intel, Microsoft, membre de la Chambre de Commerce et d'Industrie Portugaise.

MTF est présent dans 216 pays et a été choisi par plus de 712 000 étudiants. Auteurs du cours :

Dr Alex Amoroso est un professionnel expérimenté avec un riche parcours académique et industriel, spécialisé en méthodologies de recherche, formulation de stratégie, et développement de produits.

Avec un doctorat de l'École des Sciences Sociales et Politiques à Lisbonne, Portugal, où elle a été distinguée pour ses recherches exemplaires, Alex Amoroso apporte une vaste connaissance et expertise. En plus de ses études doctorales, Mme Amoroso a servi comme enseignante invitée, dispensant des cours à une large gamme d'étudiants, des niveaux de licence aux professionnels et cadres de cours d'affaires.

Actuellement, à l'EIMT à Zurich, Suisse, elle enseigne aux doctorants, offrant une instruction avancée en conception et méthodologies de recherche, et à l'Institut MTF, Mme Amoroso dirige le domaine académique du développement de produit. Avec une synergie entre l'expérience académique et d'affaires, Mme Amoroso a obtenu des résultats élevés dans sa carrière d'affaires, dirigeant des activités de R&D, développement de produit, développement stratégique, activités d'analyse de marché dans un large éventail d'entreprises.

Elle a mis en œuvre les meilleures pratiques du marché dans des industries allant de la Banque et Finance, à PropTech, Consultation et Recherche, et Startups Innovantes. La production scientifique extensive d'Alex Amoroso comprend de nombreux articles publiés dans des revues réputées, ainsi que des présentations orales et posters lors de conférences internationales.

Ses découvertes de recherches ont été présentées à des institutions prestigieuses comme l'École des Sciences Politiques et Sociales et la conférence Stressed Out à l'UCL, entre autres. Avec une passion pour la collaboration interdisciplinaire et un engagement à conduire un changement positif, Alex Amoroso est dédiée à responsabiliser les apprenants et les professionnels pour l'utilisation de méthodologies de pointe pour atteindre l'excellence dans le monde des affaires mondiales.

Dr Pedro Nunes a construit une carrière complexe combinant expertise académique et pratique commerciale. Son parcours éducatif a culminé avec un Doctorat en Analyse Économique et Stratégie Commerciale avec une mention cum laude de l'Université de Saint-Jacques-de-Compostelle.

Professionnellement, il a navigué à travers divers secteurs, y compris la technologie, le commerce international et le conseil, avec des rôles allant d'analyste d'affaires à directeur. Actuellement, Pedro sert comme Professeur dans plusieurs programmes de DBA, appliquant son ample expérience industrielle et ses insights académiques pour éduquer la prochaine génération de professionnels.

Le cours "Analyste de données :

Certificat professionnel en analyse de données" est structuré pour offrir une expérience d'apprentissage complète, commençant par des compétences fondamentales en analyse de données et progressant vers des applications spécialisées et des techniques avancées. Voici un aperçu des sections clés :

Section :

Analyse de données (Compétences fondamentales de base) Cette section jette les bases de l'analyse de données, couvrant des concepts essentiels tels que la collecte de données, le nettoyage, la préparation et l'analyse exploratoire des données (EDA).

Elle approfondit l'analyse statistique, la visualisation de données et l'analytique prédictive. Crucialement, elle aborde l'interprétation des données, le reporting, la confidentialité et l'éthique, assurant une compréhension bien équilibrée.

Vous obtiendrez également des insights sur les outils et logiciels utilisés dans l'analyse de données, la constitution de portefeuille et le développement de carrière. Section :

Introduction à l'analyse commerciale et de données (Module complémentaire) Ce module comble le fossé entre l'analyse de données et l'application commerciale.

Il se concentre sur la compréhension des besoins commerciaux, la définition des problèmes et l'application des techniques d'analyse de données pour résoudre les défis commerciaux. Vous explorerez les types et sources de données, techniques d'analyse de données commerciales, et visualisation de données pour des insights commerciaux.

Des études de cas et des discussions sur le rôle de la technologie dans les affaires et l'analyse de données sont incluses. Section :

Expérience pratique (Application pratique) Cette section met l'accent sur le développement des compétences pratiques à travers des exercices pratiques utilisant des outils standard industriels.

Vous expérimenterez avec Excel, SQL, Python, R, et Tableau. Les exercices se concentrent sur des tâches telles que la récupération et l'analyse de données, la gestion des données manquantes, la réalisation d'analyses statistiques, et la création de visualisations de données.

Section :

Prise de décision basée sur les données (Application stratégique) Cette section se concentre sur l'utilisation des données pour informer les processus de décision. Elle couvre divers types d'analyses (descriptive, diagnostique, prédictive, et prescriptive) et comment elles contribuent à des décisions basées sur des données.

Vous apprendrez sur la culture basée sur les données, les outils et technologies, et des études de cas réels. Section :

Usage avancé de Microsoft Excel (Compétence spécialisée) Ce module plonge profondément dans les fonctionnalités avancées d'Excel, y compris les formules avancées, l'analyse de données, la visualisation, la gestion des données, et l'automatisation avec des macros et VBA.

Le module parle aussi d'Excel alimenté par l'IA avec Gemini et Copilot. Il inclut de nombreux exercices pratiques pour renforcer l'apprentissage.

Section :

SQL et SQL pour l'analyse de données (Compétences en bases de données) Cette section offre une compréhension complète de SQL, couvrant les commandes de base, la récupération et manipulation de données, les requêtes avancées, jointures, sous-requêtes, et modification des données. Elle couvre également l'optimisation des requêtes, l'indexation, et les fonctionnalités avancées de SQL.

Le module se termine par un projet final et une préparation à l'évaluation. Section :

Spécialisation :

Analyse de données en marketing (Module complémentaire) Ce module est axé sur l'application de l'analyse de données dans un contexte marketing.

Il couvre les types de données marketing, sources, métriques clés, modèles analytiques, segmentation, analytique prédictive, tests A/B, analyse de campagne, considérations éthiques, et la construction d'une culture marketing basée sur les données. Section :

Spécialisation :

Analyse et analytique des données ventes et services (Module complémentaire) Ce module est axé sur l'analyse des données dans les environnements de ventes et services.

Il couvre des sujets tels que les tendances de ventes, l'analyse de pipeline, l'optimisation des taux de conversion, la prévision de l'attrition client, et l'utilisation des données pour améliorer l'efficacité du support client. Il couvre également les sources de données, la qualité, et le nettoyage.

Section :

Spécialisation :

Qualité, gestion et gouvernance des données (Module complémentaire) Ce module se concentre sur les principes et pratiques de la gouvernance et gestion des données. Il couvre les cadres de gouvernance des données, rôles, responsabilités, gestion de la qualité des données, et l'utilisation des outils et technologies de gouvernance des données.

Section :

Prise de décision basée sur les données et analyse coût-bénéfice (Module complémentaire) Ce module combine la prise de décision basée sur les données avec l'analyse coût-bénéfice. Il couvre comment recueillir, analyser, et interpréter les données pour la prise de décision, et comment réaliser des analyses coût-bénéfice pour évaluer les initiatives potentielles.

Il couvre également les outils et technologies utilisés pour la prise de décision basée sur les données. L'analyse de données est le processus de collecte, nettoyage, et organisation de données pour découvrir des modèles, insights, et tendances qui peuvent aider les individus et organisations à prendre des décisions éclairées.

Cela implique d'examiner des données brutes pour trouver des réponses à des questions spécifiques, identifier des problèmes potentiels, ou découvrir des opportunités d'amélioration. Les analystes de données transforment des données brutes en insights exploitables pour aider les organisations à améliorer leurs opérations, stratégies, et expériences clients.

Les compétences fondamentales incluent l'analyse statistique, la pensée critique, la visualisation de données, et la maîtrise d'outils comme Excel, SQL, Python, et Tableau. Apprendre les compétences d'analyse de données est crucial pour construire une carrière dans le monde axé sur les données d'aujourd'hui, tant pour les postes professionnels que pour les managers de tous niveaux.

Voici pourquoi :

Pour les professionnels :

Augmentation de l'employabilité :

Les compétences en analyse de données sont très demandées dans divers secteurs. Les professionnels possédant ces compétences sont plus susceptibles d'obtenir des emplois bien rémunérés et de progresser dans leur carrière.

Amélioration de la prise de décision :

L'analyse de données permet aux professionnels de prendre des décisions éclairées basées sur les preuves et insights au lieu de se baser sur l'intuition ou le tâtonnement. Amélioration de la résolution de problèmes :

L'analyse de données aide les professionnels à identifier les causes profondes des problèmes, développer des solutions efficaces, et suivre l'efficacité des interventions.

Augmentation de l'efficacité et de la productivité :

En automatisant les tâches et en identifiant les domaines à améliorer, l'analyse de données peut aider les professionnels à travailler plus efficacement et à accroître leur productivité. Pour les managers :

Planification stratégique :

L'analyse de données fournit aux managers les insights nécessaires pour développer des stratégies efficaces, fixer des objectifs réalistes, et suivre la progression vers les objectifs.

Management de la performance :

Les managers peuvent utiliser les données pour surveiller les performances de l'équipe, identifier les domaines à améliorer, et fournir des feedbacks ciblés aux employés. Gestion des risques :

L'analyse de données peut aider les managers à identifier les risques potentiels, évaluer leur impact, et développer des stratégies de mitigation.

Innovation et croissance :

En analysant les données sur le comportement des clients, les tendances du marché, et les activités des concurrents, les managers peuvent identifier des opportunités d'innovation et de croissance. Apprendre les compétences d'analyse de données est essentiel pour les professionnels et managers de tous niveaux souhaitant réussir dans le monde axé sur les données d'aujourd'hui.

Ces compétences peuvent aider les individus à prendre de meilleures décisions, résoudre des problèmes plus efficacement, et contribuer au succès de leurs organisations.

Programme

• Introduction à l'analyse des données
Vue d'ensemble de l'analyse des données
Importance des données dans les décisions d'affaires
Outils et technologies pour l'analyse des données
• Collecte et nettoyage des données
Sources et types de données
Méthodes de collecte des données
Techniques de nettoyage et préparation des données
• Analyse exploratoire des données (EDA)
Statistiques descriptives
Techniques de visualisation des données
Identification des motifs et tendances
• Analyse statistique
Bases des statistiques inférentielles
Test d'hypothèse
Analyse de régression
• Introduction aux outils d'analyse des données
Excel pour l'analyse des données
Introduction à Python et R
Utilisation de SQL pour la manipulation des données
• Visualisation des données
Principes de la visualisation efficace des données
Outils de visualisation : Tableau et Power BI
Création de tableaux de bord et de rapports
• Techniques avancées d'analyse des données
Analyse de séries temporelles
Analyse de regroupement
Détection d'anomalies
• Apprentissage automatique pour l'analyse des données
Bases de l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Application de l'apprentissage automatique dans l'analyse des données
• Fondamentaux des Big Data
Introduction aux outils et concepts des Big Data
Travail avec de grands ensembles de données
Comprendre l'entreposage de données et les lacs de données
• Prise de décision basée sur les données
Interprétation des données pour des insights commerciaux
Développement de stratégies basées sur les données
Études de cas et applications réelles
• Projet de synthèse
Conception et mise en œuvre du projet
Présentation des résultats
Revue par les pairs et retour d'information
• Révision et certification
Résumé des concepts clés
Évaluation finale
Processus de certification et prochaines étapes

Enseigné par

MTF Institute of Management, Technology and Finance

Sujets

Science des données